本发明公开一种融合关系挖掘与协同过滤的物品冷启动推荐算法，首先依据物品属性矩阵，采用关系挖掘方法计算每两个属性之间多种二元关系，将有限的物品属性扩展成更多的关系属性，进而得出属性关系矩阵并计算物品间属性相似度，同时融合物品评分信息进行相似度加权计算，实现新物品的个性化推荐，可以系统地解决推荐系统中新物品冷启动问题，提高推荐准确度及物品多样性。